2021년 10월 2일에 경기고에서 빅데이터 분석기사 3회 필기시험을 응시하고 왔습니다.
이 타이밍에 빅데이터 분석기사에 도전하는 것은 저에게 굉장히 중요한 일이었습니다.
왜냐하면 기사 시험의 필기 합격은 학점은행제에서 무려 10학점이나 인정을 해주기 때문입니다.
(최종합격해야 인정되며 실기까지 합격 시 20학점이 인정됩니다)
현재 숭실원격평생교육원에서 학점인정 인강을 듣고 있는데 8과목 24학점에 78만 원을 지불하고 총 70시간 분량의
인강을 보아야 하고 앞으로 중간, 기말고사와 과제, 토론 등의 미션을 완료하여야 하는 것과 비교한다면
자격증을 통한 학점의 준비는 굉장히 효율적이라고 할 수 있습니다.
하지만...
"빅데이터분석기사 필기시험 체감 난이도 , 너무 어려웠습니다"
나름 2주 정도 포스팅 안 하고 주식도 안 보고 이모티콘도 안 만들고
바짝 벼락치기를 하였으나 비전공자인 저에게는 굉장히 어려운 시험이었습니다.
만약 합격을 한다면 굉장한 운과 시험 응시 전의 기도 덕분일 것이고 불합격을 한다면 부족한 저의 문제라고 생각합니다만, 벌써부터 불합격이라는 생각이 지배적이라 아쉬운 마음이 큽니다.
"왜 이렇게 어려웠지?"
1. 교재에서 언급하지 않은 내용
2. 교재의 문제와 시험문제의 난이도 차이가 심함
3. 최선답형을 골라야 함. 얕은 지식의 한계
시험이 어려웠던 건 상기의 이유 때문입니다.
일단은 교재에서 언급조차 하지 않은 내용이 출제되어 손도 대지 못하고
찍을 수밖에 없었던 문제가 다수 존재하였습니다. 당장 생각나는 것은
박스 콕스라는 것이었는데 아예 모르는 내용인데 두 문제 정도 출제된 것으로 기억합니다.
교재에 합격모의고사 2회분을 포함하여 1,296문제가 수록되어 있었으나 문제의 수준 자체가
시험과는 너무 달랐습니다. (교재의 합격 모의고사는 평균 80 이상 나올 정도)
물론 이번에 출제된 80문제가 모두 고난도의 문제라는 것은 아닙니다. 몇 개의 문제는
터무니없이 쉬운 것들도 있고 다른 문제의 지문에서 힌트를 얻을 수 있는 문제까지도 있었습니다.
하지만 다른 대부분의 문제들은 교재와 비교하였을 때
개념적으로 더 깊이 있게 이해해야만 풀 수 있을 정도의 난이도였습니다.
공부를 한 내용인데도 다른 방식으로 설명을 하고 모르는 용어로 표현을 하니
공부한 내용 자체가 시험을 보는 도중에 흔들렸습니다.
개념적으로 충분히 이해하여야지만 풀 수 있도록 굉장히 어렵게 서술을 한다는 느낌을 받았습니다.
많이 아쉬웠던 문제는 앙상블 분석에 대한 문제였는데
배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting) 중에서 얕은 지식을 가지고 수정에 수정을 거듭하다가
결국은 틀린 답으로 제출을 하고 말았습니다. 결국 헷갈렸다는 것은 지식이 얕고 몰랐다는 것이겠지요.
가장 최선의 답을 골라야 하는 시험이기 때문에 지식이 확고해야만 확신을 가지고 문제를 풀 수가 있었습니다.
"빅데이터 분석기사 준비 공부 방법"
1. 공부 준비
1) 교재 준비
1,296문제라는 멘트에 꽂혀 쿠팡에서 빅데이터 분석기사 교재를 구매하였습니다.
이전에 보았던 정보처리산업기사나 정보통신산업기사의 경우 문제풀이를 하면서 개념을 잡는 방식으로
벼락치기 합격을 하였던 경험이 있었기에 문제가 많으면 도움이 될 것이라고 판단하였습니다.
2) 공부 시간
직장 생활과 병행을 하여야 했으므로 출퇴근 전후 시간을 마련하여 공부하였습니다.
본격적인 공부는 9월 17일부터 시작하였고 평일에는 퇴근 및 저녁식사 후 10시~12시까지
공부, 새벽 4시~6시 쯤 기상하여 출근 전까지 공부하였습니다.
2. 공부 방법
1) 1회 정독
모르는 말을 모르는 말로 설명해두어서 읽어도 뭘 읽었는지 모르는 상황이 발생하였습니다.
급하게 빅데이터 분석기사 인강을 찾아보았으나 20만 원 이상의 수강료에 기겁을 하고
인터넷 검색을 통해 최대한 이해를 해보려 노력하며 정독하였습니다.
2) 엑셀에 인터넷 검색 내용과 함께 내용 정리
교재의 내용을 기반으로 인터넷에서 백과사전, 위키백과, 블로그 등의 내용을 참고하여
이해한 내용을 바탕으로 엑셀에 정리를 하였습니다.
3) 2회 속독
교재의 내용을 빠르게 속독하였습니다. 이 때부터 어느 정도 전체적인 틀이 잡히기 시작하였습니다.
4) 노트에 공식 및 개념 필기
외워야 할 내용과 공식을 기억하기 위해 노트에 정리해가며 암기하였습니다.
교재에서는
데이터 전처리가 아닌 것은 무엇인가
1) 필터링 2) 유형변환 3) 데이터 정제 4) 데이터 통합
이런 식으로 출제가 많이 되었기 때문에 수록 문제 기반으로 각 개념별 큰 항목을 암기했습니다.
EX) 빅데이터의 특징 -> 규,다,속,가,정,유,휘 (7V)
표본통계량 결정기준 -> 불, 편, 일, 충
빅데이터 분석유형 -> 대방 오시드(OSID)
5) 교재 수록문제 풀고 1회 복습
교재에 수록된 모든 문제를 풀고 1회 복습하였습니다.
사실 교재의 문제는 이론을 몰라도 '상식'으로 풀 수 있는 문제가 많았고
경각심을 느낄 수 있는 문제들은 대부분 통계나 기법에 대한 공식을 기반으로 한
계산문제들이었습니다. 그러나 실제 시험에서 통계적인 지식은 배경으로 깔려있어야 할 부분이었고,
교재의 수록 문제처럼 기본적인 통계 공식만으로만 푸는 문제는 출제가 되지 않았습니다.
"문제 키워드"
가답안도 제공하지 않고 기출문제도 제공하지 않으면서 시험 결과 발표까지는 무려 3주나 걸립니다. (10월 22일 발표)
굉장히 현기증이 납니다만 네이버 카페와 커뮤니티 등을 통하여 복기를 해본 결과 과락은 면하지만 평균 60이 간당간당한 상황으로 파악하였습니다. 운을 기대하기보다는 깔끔히 마음을 비우고 다음 할 일을 하는 것이 정신건강에 좋을 것 같습니다.
생각나는 문제 키워드
빅데이터 분석 절차
빅데이터 3V
개인정보 비식별조치
앙상블 기법
NOSQL
전수조사
마스터플랜
박스콕스*
ETL
이상치 설명
재현 자료*
HDFS
요인 분석
평균, 중앙값, 최빈값 / 범위
군집 추출법
시계열 분석
비교 시각화
소프트맥스*
시그모이드
중심 극한 정리
카이제곱
윌콕슨 부호 순위 검정
초매개변수*
혼동 행렬 / ROC
민감도, 특이도
F-값
분산 분석표
유의 확률/ 유의 수준
다중 공선 성 해결
점추 정
로지스틱 회귀분석
경사 하강법*
*아예 몰랐던 내용
"다음 회차를 위하여"
첫째는 이번에 불합격해도 실망하지 않는 것입니다. 그래도 명색이 기사시험인데 이 정도의 수준으로
기사 자격증 타이틀만 다는 것도 문제라고 생각합니다. 조금 더 지식을 갖춘다는 생각으로 다음 회차에는
1~2달 정도의 여유를 가지고 깊이 있는 공부를 해야겠습니다.
흔들리지 않는 개념을 잡고 여러 교재를 비교해가며 공부하는 방법도 중요할 것 같습니다.
이번에 공부를 하게 되면서 통계에 대해 관심을 가지게 되었습니다. 학창 시절 수포자 문과생이었는데
통계라는 과목을 어른이 되어 다시 접하게 되니 굉장히 흥미롭고 재밌었습니다. 기본적인 소양으로 통계학을
공부해놓으면 더 수월하게 합격할 수 있을 것 같습니다.
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